आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की सप्लाई चेन मैनेजमेंट में परिवर्तनकारी भूमिका (लेखक- आलेख : प्रो. मनोज कुमार तिवारी / ईएमएस)

डायरेक्टर, इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट,मुंबई सप्लाई चेन मैनेजमेंट में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की परिवर्तनकारी भूमिका आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में क्रांति ला रहे हैं, जिससे कंपनियों के लॉजिस्टिक्स, पूर्वानुमान और ग्राहक सेवा को संभालने के तरीके में बदलाव आया है। ये तकनीकें निर्णय लेने, जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और संचालन को अनुकूलित करने के लिए विशाल डेटा संसाधनों का लाभ उठाकर दक्षता, चपलता और इनोवेशन के लिए अभूतपूर्व अवसरों को अनलॉक करती हैं। जैसे-जैसे ग्लोबल मोर्केट में तेजी से गतिशील होते जा रहे हैं, AI और ML न केवल संवर्द्धन बल्कि प्रतिस्पर्धी लाभ के लिए आवश्यक टूल्स हैं। डिमांड फोरकॉस्टिंग और इन्वेंट्री अनुकूलन सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI के महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में से एक मांग पूर्वानुमान है। AI-संचालित मॉडल ऐतिहासिक सेल्स पैटर्न, मौसमी और मौसम और आर्थिक रुझानों जैसे बाहरी फैक्टर्स का विश्लेषण करते हैं ताकि उल्लेखनीय सटीकता के साथ ग्राहक मांग का अनुमान लगाया जा सके। उदाहरण के लिए- वॉलमार्ट इन्वेंट्री मैनेजमेंट को ऑप्टमाइज करने, ओवरस्टॉक या स्टॉकआउट की घटनाओं को कम करने और पुनःपूर्ति चक्रों को ठीक करने के लिए ML एल्गोरिदम का उपयोग करता है। इस दृष्टिकोण ने न केवल इन्वेंट्री कॉस्ट में कटौती की है बल्कि प्रोडक्ट की उपलब्धता सुनिश्चित करके ग्राहक संतुष्टि को भी बढ़ाया है। सप्लाई चेन रिस्क मैनेजमेंट सप्लाई चेन अक्सर भू-राजनीतिक घटनाओं, मौसम संबंधी विसंगतियों या आपूर्तिकर्ता मुद्दों के कारण होने वाले व्यवधानों के प्रति संवेदनशील होती हैं। AI एल्गोरिदम जटिल डेटासेट का विश्लेषण करके और वास्तविक समय अलर्ट प्रदान करके व्यवसायों को इन व्यवधानों का पता लगाने और पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं। उदाहरण: आईबीएम की सप्लाई चेन अंतर्दृष्टि जोखिमों की निगरानी और आकलन करने के लिए वॉटसन AI का लाभ उठाती है, जो संचालन को प्रभावित करने से पहले संभावित व्यवधानों को कम करने के लिए कार्रवाई योग्य इनसाइट्स प्रदान करती है। लॉजिस्टिक्स और रूट ऑप्टिमाइज़ेशन परिचालन कॉस्ट को कम करने और ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए कुशल परिवहन और डिलीवरी रूट महत्वपूर्ण हैं। ML एल्गोरिदम ट्रैफ़िक, मौसम, ईंधन की कीमतों और डिलीवरी शेड्यूल जैसे फैक्टर्स का विश्लेषण करके ऑप्टिमल रूट सुझाते हैं। उदाहरण: --डीएचएल डायनामिक रूट ऑप्टिमाइज़ेशन, ईंधन की खपत को कम करने और डिलीवरी की गति में सुधार के लिए AI-संचालित सिस्टम का उपयोग करता है। ये प्रगति पर्यावरणीय स्थिरता और परिचालन दक्षता दोनों को बढ़ाती है। आपूर्तिकर्ता संबंध प्रबंधन आपूर्तिकर्ताओं के साथ मजबूत संबंध बनाए रखना एक निर्बाध आपूर्ति श्रृंखला की कुंजी है। AI उपकरण डिलीवरी समयबद्धता, मटेरियल क्वालिटी और अनुबंध शर्तों के पालन जैसे मेट्रिक्स का मूल्यांकन करके आपूर्तिकर्ता के प्रदर्शन का आकलन करते हैं। उदाहरण: यूनिलीवर आपूर्तिकर्ता के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और सोर्सिंग निर्णयों में सुधार करने के लिए एमएल का उपयोग करता है, जिससे लागत-प्रभावी दरों पर उच्च-गुणवत्ता वाले मटेरियल सुनिश्चित होते हैं। वेयरहाउस ऑटोमेशन AI और रोबोटिक्स पिकिंग, पैकिंग और सॉर्टिंग जैसे कार्यों को स्वचालित करके वेयरहाउस संचालन को बदल रहे हैं। ये प्रगति श्रम लागत को कम करती है, सटीकता में सुधार करती है और ऑर्डर पूर्ति को गति देती है। उदाहरण: Amazon (अमेजन) अपने वेयरहाउसेस में इन्वेंट्री हैंडलिंग को सुव्यवस्थित करने और ऑर्डर प्रोसेसिंग में दक्षता बढ़ाने के लिए AI-संचालित रोबोट को एकीकृत करता है। क्वालिटी कंट्रोल ML मॉडल प्रोडक्शनंस को शिप किए जाने से पहले संभावित दोषों की पहचान करने के लिए उत्पादन डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिससे उच्च गुणवत्ता सुनिश्चित होती है और कचरा कम होता है। उदाहरण: सीमेंस अपनी मैन्युफैक्चरिंग प्रक्रियाओं में दोषों का शीघ्र पता लगाने, व्यवधानों को कम करने और उत्पाद की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए AI का उपयोग करता है। पूर्वानुमानित रखरखाव AI सिस्टम मशीनरी की निगरानी करते हैं और रखरखाव की ज़रूरतों का पूर्वानुमान लगाते हैं, जिससे कंपनियों को अनियोजित डाउनटाइम और महंगी मरम्मत से बचने में मदद मिलती है। उदाहरण: कैटरपिलर उपकरण विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने, निरंतर संचालन सुनिश्चित करने और प्रोडक्टिविटी में सुधार करने के लिए AI का लाभ उठाता है। कस्टमर सर्विस में वृद्धि AI-संचालित चैटबॉट और वैयक्तिकृत अनुशंसा प्रणाली तत्काल सहायता और उसके अनुसार प्रोडकशन का सुझाव प्रदान करके ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाती हैं। उदाहरण: ज़ारा वास्तविक समय में इन्वेंट्री अपडेट देने और ग्राहकों की प्राथमिकताओं के आधार पर प्रोडक्ट्स की अनुशंसा करने के लिए AI का उपयोग करता है, जिससे खरीदारी का अनुभव बेहतर होता है। रियल-वर्ल्ड के व्यावसायिक उपयोग के मामले 1. टेस्ला: सुचारू इलेक्ट्रिक वाहन उत्पादन को बनाए रखने के लिए इन्वेंट्री मैनेजमेट , पूर्वानुमानित रखरखाव और मांग पूर्वानुमान के लिए AI पर निर्भर करता है। 2. फेडेक्स: AI टूल्स फेडेक्स को डिलीवरी के समय का पूर्वानुमान लगाने, मार्गों को अनुकूलित करने और पैकेज डिलीवरी के लिए पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने में मदद करते हैं। 3. प्रॉक्टर एंड गैंबल (P&G): प्रोडक्शन प्लानिंग को सुव्यवस्थित करने, इन्वेंट्री मैनेजमेंट को बढ़ाने और आपूर्ति को बाजार की मांग के साथ संरेखित करने के लिए ML का उपयोग करता है। 4. अलीबाबा: कंपनी की स्मार्ट लॉजिस्टिक्स प्रणाली वेयरहाउस ऑपरेशन को अनुकूलित करने, डिलीवरी के समय की भविष्यवाणी करने और सप्लाई चेन पारदर्शिता को बढ़ाने के लिए AI का लाभ उठाती है। 5. नाइकी: मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री मैनेजमेंट के लिए AI को एकीकृत करता है, जिससे ग्राहक की प्राथमिकताओं के लिए त्वरित अनुकूलन संभव होता है और साथ ही अपशिष्ट को कम किया जा सकता है। सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI और ML के लाभ 1. लागत में कमी: मार्गों, इन्वेंट्री स्तरों और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने से परिचालन लागत में उल्लेखनीय कमी आती है। 2. बढ़ी हुई दक्षता: ऑर्डर पिकिंग, मांग नियोजन और शिपमेंट ट्रैकिंग जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने से उत्पादकता बढ़ती है। 3. बढ़ी हुई दृश्यता: वास्तविक समय के डेटा और पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि व्यापक आपूर्ति श्रृंखला पारदर्शिता प्रदान करती है। 4. ग्राहक संतुष्टि: तेज़ डिलीवरी और व्यक्तिगत अनुभव ग्राहक वफ़ादारी में सुधार करते हैं। 5. लचीलापन: AI-संचालित अनुकूलनशीलता व्यवसायों को आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों और उतार-चढ़ाव वाली मांग का तेज़ी से जवाब देने में सक्षम बनाती है। चुनौतियाँ और विचार 1. डेटा गुणवत्ता और एकीकरण: AI-संचालित अंतर्दृष्टि के लिए सटीक डेटा महत्वपूर्ण है, जिसके लिए मज़बूत डेटा संग्रह और एकीकरण प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। 2. प्रारंभिक निवेश: AI और ML समाधानों को लागू करने के लिए अक्सर प्रौद्योगिकी और बुनियादी ढाँचे में महत्वपूर्ण अग्रिम निवेश की आवश्यकता होती है। 3. कौशल अंतराल: AI और ML सिस्टम को विकसित करने, प्रबंधित करने और व्याख्या करने के लिए कुशल पेशेवरों की बढ़ती आवश्यकता है। सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI और ML का एकीकरण अधिक स्मार्ट, अधिक उत्तरदायी और अधिक कुशल संचालन की दिशा में एक महत्वपूर्ण बदलाव को दर्शाता है। जबकि चुनौतियाँ बनी हुई हैं, संभावित लाभ बाधाओं से कहीं अधिक हैं। जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती जा रही है, AI-संचालित आपूर्ति श्रृंखला रणनीतियों को अपनाने वाले व्यवसाय तेजी से जटिल और प्रतिस्पर्धी बाजार में पनपने के लिए बेहतर स्थिति में होंगे। (डायरेक्टर, इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट,मुंबई || प्रोफेसर, इंडस्ट्रिययल एंड इंडस्ट्रियल एंड सिस्टम इंजीनियरिंग, इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, खड़गपुर। मैन्युफैक्चरिंग और मैन्युफैक्चरिंग इंडस्ट्री में काम करने का एक सिद्ध इतिहास के साथ अनुभवी प्रोफेसर। मैथमेटिकल मॉडलिंग, सप्लाई चेन ऑप्टमाइजेशन, मैन्युफैक्चरिंग और लॉजिस्टिक्स ऑपरेशंस के लिए रैंडम सर्च एल्गोरिदम विकसित करने, कार्यकारी कोचिंग, मैन्युफैक्चरिंग ऑपरेशंस के क्षेत्र में अनुसंधान आधारित शिक्षण में कुशल। जादवपुर विश्वविद्यालय से फ्लैक्सिबल मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम पर केंद्रित पीएचडी के साथ मजबूत शिक्षा प्रोफेशनल।) ईएमएस / 02 जून 25